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TYPE DE DIPLOME : Formation qualifiante

FQ Masterclass Imagerie médicale et intelligence artificielle, quel avenir pour le radiologue ?

Domaine : Sciences, Technologies, Santé
 
Spécialité : Imagerie médicale
  • Durée

    20.5 heures

  • Faculté

    Faculté de Santé

Présentation

IMPORTANT : Prochaine session prévue pour 2023

Référence formation (à rappeler dans toute correspondance) : FQ-M22IMAIA

Responsables de l'enseignement :  Prs Stéphanie Allassonnière et Antoine Feydy

Forme de l'enseignement : en présentiel ou à distance

Pour vous inscrire, déposez votre candidature sur C@anditOnLine

39 personnes formées depuis les 4 dernières années

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Objectifs

Trois jours d'introduction à l'intelligence artificielle pour vous familiariser à ces nouveaux outils qui seront à votre côté pour votre pratique clinique de demain !

Cette formation devrait permettre aux radiologues :

  • Une meilleure compréhension des outils qu’ils auront demain sur leurs stations de travail,
  • Une lecture critique des publications IA et imagerie.
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Compétences visées

A l’issue de la formation les stagiaires sont capables de :

  • Comprendre des outils qu’ils auront demain sur leurs stations de travail
  • Avoir une lecture critique des publications IA et imagerie
  • Avoir des bases de programmation pour mieux utiliser les logiciels métiers
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Programme

IMPORTANT : Prochaine session prévue pour 2023

 

Référence formation : FQ-M22IMAIA

Volume horaire : 20,5 heures

Calendrier : du 22 au 25 septembre 2021

Lieu : Paris, sites des Cordeliers (6e) et Cochin (14e)

CONTENUS PÉDAGOGIQUES

Jour 1 : Principes fondamentaux du recalage et notions de segmentation pour comprendre comment comparer des images interindividuelles ou intra-patients d'une unique ou de plusieurs modalités, et comment comprendre la "pathologie" face à la "normalité" et faire des études statistiques.
Le cas de l''aorte normale et pathologique sera le fil rouge pour comprendre les enjeux, les difficultés et comment y répondre.

Jour 2 : Détection et classification par régression linéaire et logistique, premiers pas vers la classification supervisée, non supervisée et l'interprétation de données.
Le cas de l''aorte normale et pathologique servira également pour illustrer cette journée.

Jour 3 : Principes fondamentaux des réseaux de neurones convolutionnels et de l'apprentissage profond en termes d'architectures et d'optimisation suivis d'exemples concrets de leur utilisation pour différents problèmes cliniques en radiologie tels que la détection, la segmentation et le recalage.

Jour 4 : Aspects éthiques et réglementaires et table ronde.

MOYENS PÉDAGOGIQUES ET TECHNIQUES D’ENCADREMENT

Équipe pédagogique

Responsables pédagogiques :

  • Stéphanie Allassonnière, PU, Université de Paris
  • Antoine Feydy, PU-PH, Université de  Paris, Coordonnateur du DES de Radiologie en Ile de France

Autres membres de l’équipe pédagogique :
N. Vayatis, PU, ENS Paris Saclay
Ioannis Bargiotas, ingénieur de recherche, Université de Paris
N. Paragios, PU, CentraleSupelec, CEO TheraPanacea
Guillaume Chassagnon, CCA de radiologie Université de Paris et Hôpital Cochin
T. Boeken, ingénieur Polytechnicien, corps des Mines
Jean Feydy, Postdoctorant UCL, Normalien de l’ENS Paris

Ressources matérielles : Afin de favoriser une démarche interactive et collaborative, différents outils informatiques seront proposés pour permettre :

  • d'échanger des fichiers, des données
  • de partager des ressources, des informations

MOYENS PERMETTANT DE SUIVRE L’EXÉCUTION DE L’ACTION ET D’EN APPRÉCIER LES RÉSULTATS
Au cours de la formation, le stagiaire émarge une feuille de présence par demi-journée de formation en présentiel et le Responsable de la Formation émet une attestation d’assiduité pour la formation en distanciel.

À l’issue de la formation, le stagiaire remplit un questionnaire de satisfaction en ligne, à chaud. Celui-ci est analysé et le bilan est remonté au conseil pédagogique de la formation.

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Contrôle des connaissances

Attestation: à l'issue de la formation, il est remis un certificat de réalisation, attestant de l'acquisition des compétences.

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Aménagements particuliers

Université Paris Cité s’engage pour un accueil et un accompagnement personnalisé des personnes en situation de handicap, tout au long de leur parcours de formation.

Pour plus d’informations sur les modalités et pour avoir le contact de votre interlocuteur, veuillez cliquer ici.

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Admission

Public cible

  • Internes DES de radiologie
  • Radiologues déjà en activité (en hôpital ou en libéral)
  • Chef de Clinique Assistant
  • Internes d’autres spécialités tels que l’anatomopathologie, la dermatologie, l’ophtalmologie etc…
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Conditions d'admission

L'entrée en formation nécessite un avis pédagogique. Vous déposerez dans C@nditOnLine :

  • votre Curriculum Vitae
  • votre lettre de motivation pour participer à la formation
  • vos diplômes vous permettant de justifier l'accès à la formation
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Pré-requis

Aucun prérequis nécessaire hormis les diplômes liés aux titres que doivent détenir les futurs inscrits.

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Les clefs de la réussite

Des fiches pratiques sont à votre disposition sur la page http://www.reussir-en-universite.fr/index.html.

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Modalités de candidature

IMPORTANT : Prochaine session prévue pour 2023

Référence formation : FQ-M22IMAIA

1. Créer et activer votre compte utilisateur sur la plateforme C@nditOnLine (accessible grâce aux navigateurs Chrome ou Mozilla)

2. Compléter attentivement vos informations personnelles et déposer obligatoirement tous les documents justificatifs, uniquement au format PDF, à savoir :

  • La copie recto-verso de votre pièce d'identité en cours de validité (carte nationale d'identité ou passeport)
  • Le diplôme d'Etat justifiant le niveau d'accès à la formation souhaitée
  • Pour les étrangers hors Union Européenne : joindre en complément la copie recto-verso du titre de séjour ou récépissé ou visa en cours de validité

3. Cliquer sur "Mes candidatures" puis sur "Nouvelle candidature"

4. Sélectionner le domaine de rattachement (UFR Médecine), le type et l'intitulé de la formation souhaitée. Préciser le mode de financement.

5. Télécharger votre CV et votre lettre de motivation pour chaque formation souhaitée.

A joindre en complément :

  • si vous êtes étudiant en LMD, interne ou faisant fonction d'interne inscrit dans une université : déposer votre certificat de scolarité universitaire justifiant de votre inscription pour l'année universitaire en cours à un Diplôme National ou un Diplôme d'Etat (hors DU-DIU)
  • si vous bénéficiez d'une prise en charge : déposer votre attestation/accord de prise en charge

TOUT DOSSIER INCOMPLET NE POURRA PAS ÊTRE TRAITÉ.

ATTENTION : POUR LES DEMANDEURS D'EMPLOI, préciser dans votre dossier CanditOnLine, votre numéro de demandeur d'emploi, votre agence de rattachement et sélectionner le mode de financement POLE EMPLOI au moment de la candidature.

POSTULER A LA FORMATION en vous connectant à la plateforme C@nditOnLine

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Droits de scolarité

FRAIS DE FORMATION* selon votre profil

  • Pour toute personne bénéficiant d’une prise en charge totale ou partielle ou finançant seule sa formation : 500 €
  • Tarif préférentiel UNIQUEMENT si vous êtes :
    • Chef de Clinique Assistant : 200 € (justificatif à déposer dans CanditOnLine)
    • Étudiant, Interne, Faisant Fonction d'Interne universitaire : 100 € (certificat de scolarité universitaire justifiant votre inscription en Formation Initiale pour l’année universitaire en cours à un Diplôme National ou un Diplôme d’État - hors DU-DIU - à déposer dans CanditOnLine)

*Les tarifs des frais de formation sont sous réserve de modification par les instances de l’Université.

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Et après ?

Poursuite d'études

Vous pouvez toujours compléter ou acquérir de nouvelles compétences en vous inscrivant à d'autres diplômes d'université, des formations qualifiantes ou des séminaires.

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Contacts

  • Stéphanie Allassonnière

    Responsable(s) pédagogique(s)
    • stephanie.allassonniere @ u-paris.fr
  • FCU FQ

    Pôle Formation Continue Universitaire
    • fq.fcu.defi @ u-paris.fr

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